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numpy.correlate コマンドのドキュメントによると、2 つの配列の相互相関は、次の方法で信号処理の一般的な定義として計算されます。

z[k] = sum_n a[n] * conj(v[n+k])

そうではないようです。相関関係が逆転しているように見えます。これは、式の最後の項の符号が入れ替わることを意味します。

z[k] = sum_n a[n] * conj(v[nk])

または、2 つの入力ベクトルの順序が間違っている可能性があります。与えられた式の簡単な実装は次のようになります。

x = [1.0, 2.0, 3.0]
y = [0.0, 0.5, 2.0]
y_padded = numpy.append( [0.0, 0.0] , y)
y_padded = numpy.append(y_padded, [0.0, 0.0] )

crosscorr_numpy = numpy.correlate(x, y, mode='full')

crosscorr_self = numpy.zeros(5)
for k in range(5):
    for i in range(3):
        crosscorr_self[k] += x[i] * y_padded[i+k]

print crosscorr_numpy
print crosscorr_self

結果のベクトルの順序が間違っていることは簡単にわかります。期待した結果が得られなかったときは非常に混乱しましたが、（同僚と話し合った後）これはエラーであると確信しています.

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どのバージョンの NumPy を使用していますか? Debian Squeeze ボックスで:

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.__version__
Out[2]: '1.4.1'

あなたの例を実行すると、次のようになります。

/usr/lib/pymodules/python2.6/numpy/core/numeric.py:677: DeprecationWarning: 
The current behavior of correlate is deprecated for 1.4.0, and will be removed
for NumPy 1.5.0.

The new behavior fits the conventional definition of correlation: inputs are
never swapped, and the second argument is conjugated for complex arrays.
  DeprecationWarning)
[ 2.   4.5  7.   1.5  0. ]
[ 0.   1.5  7.   4.5  2. ]

そのため、(間違った) 動作については正しいかもしれませんが、新しいバージョンではおそらく修正されています。

于 2012-09-03T21:12:58.870 に答える